社會融資規模、滯后效應、經濟增長
——基于2005年-2019年統計數據的分析

文/卜訓長芮林仁

本文擬通過構造VAR模型探究我國社會融資規模對于經濟增長的影響作用，研究得出：我國社會融資規模與經濟增長雖然長期均衡，但仍具有短期失衡的可能性，并且我國社會融資規模經過短期的滯后效應之后，其對于經濟增長的促進作用是長期持續有效。

隨著市場經濟體制的逐步構建，資金與融資作為經濟活動的重要驅動力以及資本積累的必要路徑，對于經濟增長驅動作用顯得格外重要。而社會融資規模通常是指在一定時期內實體經濟能夠從金融體系內取得的資金總額，并且由于社會融資規模能夠映射出金融對實體經濟在資金支持方面的強度，所以近年社會融資規模已成為目前我國宏觀金融區域進行統計與監測的有效考量標準，因此分析我國社會融資規模增量究竟對于我國國民生產總值究竟有著怎樣的影響就顯得格外重要，基于此，本文通過進行實證分析以研究我國社會融資規模對于我國經濟增長的影響作用，從而探析社會融資規模如何更好的服務于實體經濟以促使經濟增長。

1.文獻綜述

融資規模與經濟增長之間的關聯度一直是眾多學者關注研究的熱點問題之一，而眾多學者對于融資規模與經濟增長之間關聯度研究分析在不同的角度研究有著不同的結論。

楊薪燕（2014）通過選取2002年至2013年我國國內生產總值以及我國社會融資規模增量的季度統計數據來分析探究社會融資規模對于經濟增長的影響作用，得出我國社會融資規模增量的增加不能促進我國經濟的增長，但是伴隨著我國經濟的穩步發展，我國社會融資規模增量會進一步增高[1]。康楓（2016）通過構建可變參數狀態空間模型進行實證分析得出直接融資、間接融資和經濟增長具有明顯的協整關系[2]。劉玚、植率以及王學龍（2017）從擴大融資規模視域出發，通過選取2008年至2015年省際面板統計數據作為樣本探究擴大融資規模對于經濟增長的作用如何，得出融資規模對于經濟增長的促進作用呈逐漸遞減的效果[3]。胡浩和王海燕（2018）選取2014年1季度至2016年4季度的省際面板統計數據通過構造門限回歸模型來探究分析社會融資規模的經濟增長效應，通過實證分析得出社會融資規模的量并不是越多越好，而是在一個適度的增長幅度之內才能夠有效的促進經濟增長[4]。基于上述分析，本文擬選取2015年—2019年間我國社會融資規模增量（ISF）以及我國國民生產總值（GDP）實證探究我國社會融資規模對于我國經濟增長的影響作用。

2.數據來源及處理

本文研究分析社會融資規模與經濟增長之間的關系，所以基于數據的可得性原則，本文擬選取2015年—2019年間我國社會融資規模增量（ISF）以及我國國民生產總值（GDP）的統計數據作為研究分析數據，其數據均來自于中國國家統計局數據庫。

并且由于我國社會融資規模增量（ISF）和我國國民生產總值（GDP）在量級上存在一定的差異性，如果直接對選取樣本數據進行實證分析可能會出現較大誤差，因此為了避免可能產生的異方差問題由此給實驗結果帶來較大的誤導性，所以需先用EVIEWS軟件對選取的2015年—2019年間我國社會融資規模增量（ISF）以及我國國民生產總值（GDP）的統計數據進行無量綱化即對數化處理，由此可以得到經過無量綱化對數化處理后的我國社會融資規模增量（LNISF）以及經過無量綱化對數化處理后的我國國民生產總值（LNGDP）這兩組時間序列數據。

3.實證分析

3.1 平穩性分析檢驗

ADF平穩性分析檢驗結果如表1所示，可以得知LNGDP與LNISF在1%、5%以及10%的置信水平下不平穩，繼續進行一階差分檢驗，得知DLNGDP與DLNISF在1%、5%以及10%的置信水平下平穩，所以選取的我國社會融資規模增量以及我國國民生產總值這兩組時間序列數據組實際上是一階單整時間序列組。

表1 ADF平穩性分析檢驗表

3.2 協整分析檢驗

為了探究我國社會融資規模增量以及我國國民生產總值之間的長期均衡關系則需要進行協整分析檢驗。LNGDP與LNISF的OLS回歸結果分析檢驗結果如表2所示，因此可以構造LNGDP與LNISF之間的長期均衡回歸方程：

表2 OLS回歸結果分析檢驗表

LNGDP=0.7637LNISF+4.1399+et

而且可以得知LNGDP與LNISF之間的長期均衡回歸方程的R平方以及調整后的R平方分別為0.8969和0.8889，說明可決系數處在一個較高的水平，擬合優度較為良好，表明LNGDP與LNISF之間的影響關系較為明顯。

殘差列et平穩性分析檢驗結果如表3所示，可以得知殘差列et的ADF檢驗值為-3.6937，在1%、5%以及10%置信水平下的臨界值下均拒絕原假設，即et是平穩的序列，則表明我國社會融資規模增量以及我國國民生產總值之間長期是均衡的，但是仍然具有短期失衡的可能性。

3.3 因果分析檢驗

LNGDP與LNISF之間的Granger因果分析檢驗結果如表4所示，可以得知在10%的置信水平下接受LNGDP不是LNISF的Granger因果的原假設，但是拒絕LNISF不是LNGDP的Granger因果的原假設，即GDP不是ISF的因，GDP變動不拉動ISF的變動，而ISF是GDP的因，ISF變動拉動GDP的變動。

表4 Granger因果分析檢驗表

3.4 VAR模型分析檢驗

3.4.1 VAR模型滯后階數分析

VAR模型滯后階數分析檢驗結果如表5所示，根據最優滯后期選取原則可以得知LR、FPE、AIC、SC以及HQ這5個標準數據在達到最小的時候滯后期為1，基于此本文所構建的VAR模型的階數為1。

表5 滯后階數分析檢驗表

3.4.2 VAR模型系數及平穩性檢驗分析檢驗

根據VAR模型滯后階數分析可以得知本文擬構建的VAR模型最優滯后階數為1，所以根據LNGDP與LNISF之間的VAR模型分析可以構造出VAR模型的具體表達式：

并且可以得知R平方為0.9970和0.9043，調整后R平方為0.9964和0.8869，表明構造出的VAR模型具備高度良好的擬合效果，本文所構造的VAR模型單位圓里面散落著所有的單位根，表明本文所構造的VAR模型是穩定的。

3.5 脈沖響應分析檢驗

根據GDP關于ISF的脈沖響應沖擊可以得知社會融資規模在受到沖擊以后對于經濟增長帶來的響應如何，當給予LNISF一次沖擊以后，LNGDP首先在第1期受到的負向效應是最大的，其脈沖響應沖擊值大約為0.48，從第1期至第3期，LNGDP由受到負向效應逐漸轉變為正向效應，即從第3期左右開始，LNGDP受到的效應均為正向效應，并且由第3期至第10期，LNGDP受到正向效應的脈沖響應沖擊值逐漸平穩至0.11左右。基于此，可以得知在短期內隨著我國社會融資規模增量的增大，首先給予我國經濟增長帶來的是負面影響，即短期內是不利于我國經濟增長的，但是這種不利影響隨著時間趨勢會慢慢減弱最終會轉變為有利的影響，因此可以得知我國社會融資規模增量對于經濟增長的促進作用從短期來看是具有滯后效應的，不過經過短期的滯后效應之后我國社會融資規模增量對于經濟增長的促進作用總體而言是長期持續有效的。

4.結語

綜上所述，我國社會融資規模以及我國經濟增長之間是存在長期均衡關系的，但是仍然具有短期失衡的可能性，所以從短期來看，我國社會融資規模增量對于經濟增長的促進作用是具有一定滯后效應，不過經過短期的滯后效應之后，我國社會融資規模增量對于經濟增長的促進作用是長期持續且是有效的。

因為金融與經濟相互照應，基于上述分析，為了促使社會融資規模在驅動經濟增長方面效果更為顯著，首先可以進一步擴大社會融資規模的統計范疇，促使社會融資規模數據更為可靠，去除不必要的誤差；其次需要維持社會融資規模總量的合適度從而控制我國GDP增長速度，不能過快也不能過慢，速度要適中，并且可以通過優化我國社會融資結構，通過建立多元化的融資體系進一步促使社會融資規模對于經濟增長的促進作用更為顯著；最后一定要明確投資目標，對于我國社會融資而言，其規模體系中通過融資取得的資金需要投入到真真正正有資金需求并且能夠拉動經濟增長的產業部門，如此方能夠實現我國經濟增長的長期持續有效性。C

引用出處

[1]楊薪燕.社會融資規模與實體經濟關系的實證研究[J].金融與經濟,2014(09):75-78.

[2]康楓,柴用棟.社會融資方式與經濟增長的關系研究——基于狀態空間模型的分析[J].技術經濟與管理研究,2016(04):97-101.

[3]劉玚,植率,王學龍.融資規模、融資結構與實體經濟發展——基于我國金融供給側改革研究[J].西南民族大學學報(人文社科版),2017,38(05):138-143.

[4]胡浩,王海燕.社會融資規模、結構對經濟增長的影響——基于省級面板門限回歸模型的實證分析[J].上海金融,2018(03):31-40.